Bağışıklık sistemleri kullanılarak çoklu etmen sistemlerinde öğrenme
Learning in multi-agent system with artificial immune system
- Tez No: 180287
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Bağışıklık Sistemleri, Akıllı Etmenler, av-avcı problemi, Q-Öğrenme, Çoklu Etmen Sistemleri, Artificial Immune System, Intelligent Agent, Q-Learning, Pursuitdomain, Multi Agent System
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Yapay bağışıklık sistemi insan bağışıklık sisteminden esinlenerek oluşturulmuşyapay zekâ tekniklerinden biridir. Son yıllarda bilgisayar güvenliği, bilgi yönetimi,desen tanıma, kendi kendine idare edebilen robot kontrolü, sınıflandırma, verimadenciliği, yüksek seviye en uygun hesaplamalarda, makine öğrenmesi ve birçokmühendislik alanında, problem çözümünde kullanılmaktadır. Bağışıklık sisteminintemel amacı vücuda giren, yabancı maddelere karşı korumak ve bu yabancımaddeleri yok etmektir. Bilgisayar bilimi açısından baktığımızda bağışıklık sistemi,karmaşık, kendi-kendine yönetilebilen, dağıtık ve uyarlanabilir bir sistemdir.Çoklu Etmen Sistemleri ise Dağıtık Yapay Zekâ'nın alt dallarından birisidir.Dağıtık Yapay Zekâ, belli bir alanda birbirinden bağımsız nesneleri içerensistemlerle ilgilenir. Çoklu Etmen Sistemleri ise birlikte çalışan ve birbirindenbağımsız etmenlerin veya nesnelerin davranış yönetimi ile alakalıdır. (Stone, Veloso,1997).Çoklu Etmen Sistemleri ve Yapay Bağışıklık Sistemleri, dağıtık ve bağımsızyönetilebilen sistemler olma, çokça yapısal nesneye sahip olma, kendi tecrübeleriyleöğrenme, farklı çevrelere adapte olabilme ve haberleşebilme gibi ortak özellikleresahip yapay zekâ teknikleridir.Bu çalışmada yapay bağışıklık tabanlı akıllı etmen sistemleri için tasarlanmışAISIMAM (?An Artificial Immune System Based Intelligent Multi Agent Model? )modeli (Sathyanath, Sahin 2002) av-avcı problemine uygulanmıştır. Av-avcıuygulaması öncelikle Çoklu Etmen Sistemleri öğrenme metodu olan Q-Öğrenmealgoritması ile gerçekleştirilmiş, daha sonra bir Yapay Bağışıklık algoritma modeliolan AISIMAM ile gerçekleştirilmiş ve aralarındaki performans analizikıyaslanmıştır. Yapay Bağışıklık Algoritması ile yapılan uygulamanın ortalama adımsayısını düşürdüğü görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The Artificial immune system (AIS) is a new technique which is inspired fromthe human immune system. AIS is used in many problem such as computer security ,classification, data mining, high level optimal computation, pattern recognition,machine learning and autonomous robot control(multi agent systems ). The main goalof the human immune system is to protect the human body by detecting the foreignelements and discard them from the body. From the computer science AIS is acomplex, self, distributed and adaptive system.Multi Agent System (MAS) is one of the sub- discipline of Distributed ArtificialIntelligence (DAI). DAI is interested with the independent objects in a certainenvironment. MAS is also interested with management of the coordinated and independentagents or objects(Stone,Veloso ,1997).MAS and AIS associate with the systems that are distributed, independent andadaptive. These systems also can have many structured objects and learn with experiment,and communicate.In this work, an ?Artificial Immune System Based Intelligent Multi Agent Model(AISIMAM) (Sathyanath,Sahin, 2002 ) executed for hunter-prey (pursuit domain) problem.Pursuit domain problem first performed with Q-learning algorithm and than performedwith AISIMAM that is an algorithm of AIS model. Lastly the results of the performanceare compared. After the performance it is seen that average number of the step became less.
Benzer Tezler
- Bilgisayar ve internet destekli uzaktan eğitim programlarının tasarım, geliştirme ve değerlendirme aşamaları (SUZEP örneği)
Design, development and evaluating stages of computer and internet supported distance education program (on the model of SUZEP)
BİROL GÜLNAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Radyo-TelevizyonSelçuk ÜniversitesiRadyo Televizyon Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AHMET HALUK YÜKSEL
- Production of antibacterial biobased blends for biomedical use
Biyomedikal alanlarda kullanılmak üzere antibakteriyel özellikli biyobazlı harmanların eldesi
METE DERVİŞCEMALOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ YÜKSEL GÜVENİLİR
- Cloning, production, purification, and characterization of granulocyte-colony stimulating factor (G-CSF)
Granülosit-koloni uyarıcı faktörü (G-CSF) klonlanması, üretimi, saflaştırma ve karakterizasyonu
CANSIN KIRMAÇOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY
- Numerical and experimental investigation of the effect of refrigerant mixtures on the refrigeration system
Soğutkan karışımlarının soğutma sistemi üzerindeki etkisinin sayısal ve deneysel incelenmesi
MUSTAFA ÖZSİPAHİ
Doktora
İngilizce
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN GÜNEŞ
- Sanal firmalara yönelik etmen ve rol tabanlı web servis pazarı
A role and agent based web service market for virtual companies
ALİ DURMUŞ
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN